Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 1 млрд
Размер весов: 2,6 ГБ
Лицензия: Gemma
Архитектура: gemma3_text · dense
Базовая модель: gemma-3-1b-pt
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 мар 2025

Ссылки

Hugging Face

gemma-3-1b-pt-bf16

mlx-community

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная текстовая модель Gemma 3 на 1 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.

134скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

mlx-community/gemma-3-1b-pt-bf16 — текстовая плотная авторегрессионная модель семейства Gemma 3, преобразованная сообществом mlx-community из google/gemma-3-1b-pt в формат MLX с помощью mlx-lm 0.21.6. Число параметров — 1 млрд, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для дальнейшей адаптации и запуска через mlx-lm.

Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык; других подтверждённых языков нет. Репозиторий использует формат safetensors. Лицензия — Gemma; условия использования определяются лицензией Google Gemma. README подтверждает конвертацию, однако формат MLX не указан среди форматов файлов в метаданных, поэтому точный формат представленных весов по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

генерация текста по текстовой подсказке
запуск компактной языковой модели на устройствах Apple через MLX
создание прототипов текстовых приложений
дальнейшая адаптация базовой модели под прикладные задачи

Ограничения

Это предварительно обученная базовая модель, поэтому её ответы могут требовать проверки и адаптации под конкретную задачу. README описывает конвертацию в MLX, но метаданные указывают safetensors; точный формат весов репозитория по доступным сведениям неясен.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/gemma-3-1b-pt-bf16

The Model mlx-community/gemma-3-1b-pt-bf16 was converted to MLX format from google/gemma-3-1b-pt using mlx-lm version 0.21.6.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/gemma-3-1b-pt-bf16")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов: 092245a